有没有一种方法可以让MLVision文本识别更快？

是的，可以通过以下几种方法来提高 MLVision 文本识别的速度：

1. 图片预处理：在将图片传递给 MLVision 进行文本识别之前，可以对图片进行预处理。例如，可以先调整图片的尺寸、减少噪声、增强对比度等，以提高 MLVision 的识别准确性和速度。
2. 异步处理：如果文本识别的任务量较大，可以考虑将 MLVision 的调用设计为异步处理。将请求提交给后台任务队列，并使用消息队列或者分布式任务调度系统进行调度和执行。这样可以提高并发处理能力，减少用户等待时间。
3. 多线程处理：在进行文本识别时，可以使用多线程进行并发处理。将大图分割成多个小图，然后使用多个线程同时进行识别。这样可以充分利用多核 CPU 的性能，提高文本识别的速度。
4. 优化模型选择：MLVision 提供了多种模型供文本识别使用。根据具体的应用场景和需求，选择合适的模型可以提高文本识别的速度。例如，如果只需要识别简单的文字，可以选择轻量级的模型，以加快识别速度。
5. 增加硬件资源：如果需要处理大量的图片并进行实时的文本识别，可以考虑增加硬件资源，如使用更高性能的服务器或者使用 GPU 加速。这样可以提升 MLVision 的处理速度。

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注意：本回答不涉及具体的云计算品牌商。